Analisis Perkiraan Harga Mobil LCGC Bekas Pasca Pandemi Covid-19 dengan Fuzzy Mamdani di Kota Langsa
DOI:
https://doi.org/10.5201/jet.v3i2.291Kata Kunci:
Fuzzy, mamdani, covid-19, LCGC, MatlabAbstrak
Perkiraan merupakan salah satu cara yang sering digunakan untuk meperhitungkan peluang yang akan terjadi dimasa yang akan datang dengan mengunakan metode tertentu. Fuzzy merupakan salah satu metode yang dapat digunkan untuk memperkirakan suatu hal, terutama terkait dengan hal-hal yang mengandung nilai abstrak. Harga mobil bekas adalah salah satu contoh dari permasalah yang bernilai abstrak, hal ini dikarenakan dalam pembentukan harga mobil bekas ada banyak sekali faktor yang mempengaruhinya dan hal tersebut lebih mudah digambarkan dengan pendekatan liguistik. Adapun metode fuzzy yang digunakan adalah mamdani dengan karateristik yang lebih cocok untuk memcari nilai maksimal dari suatu kasus. Mobil bekas yang menjadi objek penelitian ini adalah mobil LCGC, tepatnya Toyota Calya G dengan rentang tahun produksi 2016-2021. Data yang menjadi acuan didapatkan dari survei harga untuk wilayah kota Langsa pada masa setelah pandemi covid-19. Alat yang digunakan untuk menyimulasikan penerapan metode ini adalah matlab. Hasil yang didapat dari pelitian ini dapat mempermudah terutama pelaku usaha mobil bekas dalam menentukan harga maksimal dari dagangnya dan masyarakat secara umum.
Referensi
Maryam, S., Bu'ulolo, E., & Hatmi, E. (2021). Penerapan Metode Fuzzy Mamdani dan Fuzzy Tsukamoto Dalam
Menentukan Harga Mobil Bekas. Journal of Informatics, Electrical and Electronics Engineering, 1(1), 10-14.
Reynaldi, R., Syafrizal, W., & Al Hakim, M. F. (2021). Analisis Perbandingan Akurasi Metode Fuzzy Tsukamoto
dan Fuzzy Sugeno Dalam Prediksi Penentuan Harga Mobil Bekas. Indonesian Journal of Mathematics and Natural
Sciences, 44(2), 73-80.
Dinata, R. K., Novriando, H., Hasdyna, N., & Retno, S. (2020). Reduksi atribut menggunakan information gain
untuk optimasi cluster algoritma k-means. J. Edukasi dan Penelit. Inform, 6(1), 48-53.
Dinata, R. K., Safwandi, S., Hasdyna, N., & Mahendra, R. (2020). Kombinasi Algoritma Brute Force dan Stemming
pada Sistem Pencarian Mashdar. CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science), 5(2), 273-278.
Sirait, D. E., & Gultom, B. T. (2022). ANALISIS LOGIKA FUZZY MAMDANI DALAM OPTIMISASI HARGA
JUAL JAGUNG. MES: Journal of Mathematics Education and Science, 7(2), 70-77.
Winarto, S. S., & Sutojo, T. (2012). Menentukan harga mobil bekas dengan menggunakan metode fuzzy Mamdani
dan metode jaringan syaraf tiruan. Techno. com, 11(3), 134-141.
Retno, S., Hasdyna, N., Mutasar, M., & Dinata, R. K. (2020). Algoritma Honey Encryption dalam Sistem Pendataan
Sertifikat Tanah dan Bangunan di Universitas Malikussaleh. INFORMAL: Informatics Journal, 5(3), 87-95.
Dinata, R. K., Akbar, H., & Hasdyna, N. (2020). Algoritma K-Nearest Neighbor dengan Euclidean Distance dan
Manhattan Distance untuk Klasifikasi Transportasi Bus. ILKOM Jurnal Ilmiah, 12(2), 104-111.
Setiawan, F., Nugroho, W. D., & Purwaningrum, D. (2015). Penentuan Harga Jual Mobil Bekas dengan
Mempertimbangkan Harga Baru, Harga Bekas, Kondisi Mobil dan Harga Bekas Produk Sejenis Merk Lain
Menggunakan Fuzzy Logic. In SEMINAR NASIONAL TEKNIK INDUSTRI Universitas Gadjah Mada.
Yogyakarta.
Ahumada, H., & Cornejo, M. (2016). Forecasting food prices: The case of corn, soybeans and wheat. International
Journal of Forecasting, 32(3), 838-848.
